文章介紹
第三至五期慢性腎臟病（CKD）和末期腎臟病（ESKD）患者，他們罹患骨質疏鬆症並發生骨折的風險會顯著增加。為了協助提早預防，徐佳鈿醫師團隊希望用「機器學習」模型來預測誰有骨質疏鬆的風險。
研究團隊從台灣一間醫學中心的資料庫中，分析了 2011 年到 2022 年間，共 6614 位曾經做過骨密度檢查的腎臟病患者，一共用了九種 AI 演算法。結果發現，表現最好的是人工神經網路（ANN）模型，準確率很高，用來分辨有無骨質疏鬆的指標（AUC）在驗證組是 0.940、測試組是 0.930，代表模型的預測能力非常穩定。
而這個 ANN 模型僅需仰賴病患八項常規的臨床檢測數據，即可有效預測骨質疏鬆症的風險。這八項關鍵數據包括：年齡、肌酸酐、身高、體重、白蛋白、血糖、副甲狀腺素以及血紅素。
總結來說，這項研究成功建立了一個高準確度的機器學習預測模型，還具有臨床應用的潛力，未來有機會幫助醫師快速篩選出哪些腎臟病患者需要做骨密度檢查，或提早介入治療。
恭喜徐醫師！
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論文寫作 / 臨床研究
期刊介紹
Scientific Reports 是 Nature Publishing Group 於 2011 年開始發行的 open access 期刊，2023 年的 impact factor 為 3.8。在 Multidisciplinary Sciences 分類中為 Q1(25/134) 期刊。
徐佳鈿醫師與新思惟
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論文寫作 / 臨床研究